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   主题：R 在植物生态生理学中的应用–从数据管理到图表制作  | 数螺 | NAUT IDEA
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        数螺
       </p>
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      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
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   <h1>
    主题：R 在植物生态生理学中的应用–从数据管理到图表制作
   </h1>
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         <h1 class="entry-title">
          R 在植物生态生理学中的应用–从数据管理到图表制作
         </h1>
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            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             R 在植物生态生理学中的应用–从数据管理到图表制作
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          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 93 条回复，32个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/103480/" rel="nofollow" title="查看tmdxyz的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/d7bef01eef44220444a8c75d21fc560d?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/103480/" rel="nofollow" title="查看tmdxyz的档案">
             tmdxyz
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/7/#post-346378" title="回复：R 在植物生态生理学中的应用–从数据管理到图表制作">
             3 年, 1 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
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            查看 15 个帖子 - 16 到 30（总计 94 个）
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             …
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             →
            </a>
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          </div>
          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-12277-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-256866">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年10月24日 上午9:25
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-256866">
               16 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
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            <!-- #post-256866 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-16 user-id-46931 topic-author post-256866 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               昨天写完另外一段之后，竟然无法贴上去！
               <br/>
               —————————————————————————————
               <br/>
               我深信100句解释不如一个例子的道理，所以才选择了这个非常容易便可以得到的数据，可以直接如下获得：
               <br/>
               help(cabbages)　＃察看这个数据。注意在Ｒ中，井号后面的东西均为自己的备忘和解释，并不会运行。
               <br/>
               data(cabbages)　＃上载数据
               <br/>
               cabbages　＃看数据里面的具体内容
              </p>
              <p>
               ＃将数据写入到一个ｅｘｃｅｌ文件。在预定的文件夹中建立一个ｅｘｃｅｌ文件，cabbages．xls
               <br/>
               #运用下面命令将数据写道粘贴板上
               <br/>
               write.table(cabbages, "clipboard",sep="\t")
               <br/>
               ＃在ｃａｂ．ｘｌｓ中粘贴，同时把最上面一行向后移动一格，然后把第一列删掉，因为那时自动生成的行名
               <br/>
               当然还有其他的写入方法，但是上面介绍的这种非常方便，当数据不是很大的时候可以应用。
               <br/>
               请注意，上面的操作指示为了说明如何把数据从Ｒ输入到ＥＸＣＥＬ中，通常情况下，我们在做实验的时候已经把数据保存在ＥＸＣＥＬ中了，那么那个时候要做的事情便是从Excel中读入数据
               <br/>
               # 将 excel.xls格式的文件另存为 .csv 格式（文件，另存为，下拉菜单中找逗号分隔符．ｃｓｖ）
               <br/>
               #读入.csv格式的文件
               <br/>
               cab&lt;-read.csv(file.choose())　＃这里给读入的数据命名为“ｃａｂ”直接写你想用的名字就可以
               <br/>
               ＃这个命令输入之后，会出现一个文件选择框，把你想选的文件点中就可。当然也可以直接指明路线，如果文件ｃａｂｂａｇｅｓ放在ｅ盘ｄａｔａ文件夹中，那么可以如下输入：
               <br/>
               cab&lt;-read.csv(“E\\data\\cabbages.csv”)
               <br/>
               或者将双斜线＼＼换成单的反斜线／。请注意，Ｒ中区分大小写，还有上面命令中的引号，双斜线或单反斜线，以及文件的后缀．ｃｓｖ都不能有丝毫差错，不然就会出现错误。
               <br/>
               #察看其中的变量和数据结构
               <br/>
               str(cab)
               <br/>
               # 可见卷心菜的品种，有两个 c39, 和 c52
               <br/>
               #播种的时间，三个，d16,d20,d21
               <br/>
               #ｈｅａｄｗｔ 卷心菜重量
               <br/>
               #VＣ卷心菜维他命C的含量
               <br/>
               数据读入之后，便可以开始针对前面提出的科学问题开始选择必要的分析方法了，这里很明显需要进行方差分析。
               <br/>
               ——————————————-
               <br/>
               哎，一个博后申请今早被拒了，郁闷！
              </p>
             </div>
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年10月31日 下午5:58
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-257323">
               17 楼
              </a>
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             </div>
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              <br/>
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               4)方差分析：
               <br/>
               方差分析有两个方程 aov() 和 manova(), 前者适用于单变量数据，后者适用于多变量数据。在本例中观测的指标有两个，即重量和vc含量。因此可以应用manova(), 但此处也给出aov的应用说明。
              </p>
              <p>
               datam&lt;-cbind(HW=cab$HeadWt,VC=cab$VitC)
               <br/>
               Cul&lt;-as.factor(cab$Clut)
               <br/>
               Date&lt;-as.factor(cab$Date)
               <br/>
               Datam&lt;-cbind(cab$Headwt,cab$)
               <br/>
               aov.1&lt;-aov(cab$HeadWt~Cul*Date)
               <br/>
               summary(aov.1)
              </p>
              <p>
               在做方差分析的时候首先确定作用因子，将他们的属性定义为factor, 然后定义作用因子之间的相互关系，a+b表示两个因子单独效应，a*b包括了单独效应和互作效应。从上面的结果我们可以看到，品种和播种日期对重量具有显著影响，且二者有显著互作效应。运用下面的方法可以一次得出两个以上变量的方差分析结果
              </p>
              <p>
               aov.2&lt;-manova(datam~Cul*Date)
               <br/>
               summary.aov(aov.2)
              </p>
              <p>
               由结果可见，品种和播种日期对VC含量也有显著影响但是二者之间没有互作效应。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
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               2008年10月31日 下午6:25
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               18 楼
              </a>
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              <br/>
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               5）多重比较
               <br/>
               当我们发现某个影响因子对研究指标具有显著影响之后，随之而来的问题便是这种影响是怎样的趋势，那个品种和播种日期组合下的重量最高，那个品种的VC含量更高? 为了回答这些问题，便需要多重比较了。在这里不求过多纠缠多重比较背后的统计学原理，而是仅给出他们常用的方法。
              </p>
              <p>
               在做多重比较之前，首先看一下整体的结果，这里我给数据添加了一个分类组，就是把品种和播种日期组合在一起。然后对数据作boxplot, 看它们中值，和变化范围。
              </p>
              <p>
               cab$comtreat&lt;-as.factor(paste(cab$Cult,cab$Date,sep=""))
               <br/>
               par(mfrow=c(2,1),mai=c(0,0,0,0),omi=c(0.6,0.6,0.1,0.1))
               <br/>
               plot(cab$comtreat,cab$HeadWt,xaxt="n")
               <br/>
               legend("topright","A",bty="n")
               <br/>
               plot(cab$comtreat,cab$VitC)
               <br/>
               legend("topright","B",bty="n")
               <br/>
               mtext("品种和播种日期",side=1,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
               <br/>
               mtext("重量(kg)",side=2,at=0.75,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
               <br/>
               mtext("维他命含量(g/kg)",side=2,at=0.25,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
              </p>
              <p>
               # 看一下重量和VC含量之间的相关性
               <br/>
               plot(cab$HeadWt,cab$VitC)
               <br/>
               lm1&lt;-lm(VitC~HeadWt,data=cab)
               <br/>
               summary(lm1)
               <br/>
               abline(lm1)
               <br/>
               —— To be continued—-
               <br/>
               祝大家周末愉快！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-257894">
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               2008年11月7日 下午5:14
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-257894">
               19 楼
              </a>
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              </a>
              <br/>
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              <br/>
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               Tukey多重比较
               <br/>
               虽然R自己有一个Tukey多重比较的方程，但是我发现 agricolae这个包中的HSD.test方程非常好用。这个包是专门针对农业田间试验和植物育种试验而开发的，实用性比较高。
               <br/>
               library(agricolae) #加载包
               <br/>
               DFerror&lt;-df.residual(aov.1)
               <br/>
               MSerror&lt;-deviance(aov.1)/DFerror
               <br/>
               cmp.1&lt;-HSD.test(cab$HeadWt,Cul,DFerror,MSerror,group=TRUE)
              </p>
              <p>
               # 结果表明品种C39的重量显著高于另一品种
               <br/>
               #为了得到所有组合之间的比较，我们进行另外一种方差分析：
               <br/>
               aov.3&lt;-aov(HeadWt~comtreat,data=cab)
               <br/>
               summary(aov.3)
               <br/>
               DFerror&lt;-df.residual(aov.3)
               <br/>
               MSerror&lt;-deviance(aov.3)/DFerror
               <br/>
               cmp.2&lt;-HSD.test(cab$HeadWt,cab$comtreat,DFerror,MSerror,group=TRUE)
              </p>
              <p>
               #从中提取处理，均值，误差和分组字母，构成一个矩阵一便后面柱状图的操作。
               <br/>
               group1&lt;-matrix(c(cmp.2$means,cmp.2$M,cmp.2$std.err),
               <br/>
               nrow=6,ncol=3,byrow=TRUE,dimnames=list(cmp.2$trt,c("mean","significant","se")))
              </p>
              <p>
               barplot(group1[1:6,1],beside=TRUE,angle=c(0,45,90,180,0,0),density=c(-1,20,20,20,-1,-1),ylim=c(0,4.5),col=c(1,2,3,4,5,6))
               <br/>
               box()
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-257923">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月8日 上午7:10
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-257923">
               20 楼
              </a>
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             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-257923 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-20 user-id-62215 post-257923 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/62215/" rel="nofollow" title="查看sas2008的档案">
               sas2008
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               好东西，谢谢分享。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-257940">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月8日 下午4:20
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-257940">
               21 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-257940 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-21 user-id-84117 post-257940 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
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               suncx
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               好久没了。。。。
              </p>
              <p>
               很好学习中
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-258424">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月17日 上午10:09
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-258424">
               22 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-258424 -->
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              <br/>
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               qianshanyue
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               多谢分享　顶一个先
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月17日 下午3:06
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               23 楼
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              <br/>
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               zwdbordeaux
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               不好意思，准备博后面试忙得不可开交，所以拖了。希望这周有时间更新一下。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年11月18日 下午3:35
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-258515">
               24 楼
              </a>
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              <br/>
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               piceayhb
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              <br/>
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             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               期待中！
               <br/>
               祝你顺利！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259664">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月5日 下午4:34
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-259664">
               25 楼
              </a>
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            <!-- #post-259664 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-25 user-id-46931 topic-author post-259664 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
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               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               呵呵，我都感觉自己有了弃坑的嫌疑，不过实际情况是没有。去丹麦面试之后得到了那个职位的offer,爽！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259714">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月6日 上午10:48
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-259714">
               26 楼
              </a>
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             </div>
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            <!-- #post-259714 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-26 user-id-88578 post-259714 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
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               echo_july
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               恭喜楼主～！
               <br/>
               用实际的例子来讲确实很好地说。。。不过，我找不到那个cabbages～～～ 文件
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259791">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月8日 上午7:42
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-259791">
               27 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-259791 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-27 user-id-46931 topic-author post-259791 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <blockquote class="d4pbbc-quote">
               <p>
                [b]引用第25楼[i]echo_july[/i]于[i]2008-12-06 18:48[/i]发表的“”[/b]:
                <br/>
                恭喜楼主～！
                <br/>
                用实际的例子来讲确实很好地说。。。不过，我找不到那个cabbages～～～ 文件
               </p>
              </blockquote>
              <p>
               你加载MASS这个包了吗？要首先加载这个包才可以。
              </p>
              <p>
               library(MASS)
               <br/>
               cab&lt;-data.frame(cabbages)
               <br/>
               cab
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259792">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月8日 上午7:47
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-259792">
               28 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-259792 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-28 user-id-46931 topic-author post-259792 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               察看了投稿截至日期为12月6日，周末不能上网，周五的时候本来要赶完的，结果有了突发状况，得到另外一个职位的offer，所以浪费了不少时间。不过现在已经完成了。
               <br/>
               ——————————————————————————————–
               <br/>
               <strong class="d4pbbc-bold">
                5. 图表制作
               </strong>
              </p>
              <p>
               现在多重比较的结果也出来了，剩下的便是怎么把结果呈现出来。对这个数据组，这里尽量运用多种方式，包括三线表、柱状图和折线图。
               <br/>
               5.1 结果输出及表的制作
               <br/>
               <strong class="d4pbbc-bold">
               </strong>
               #从中提取重量的均值、误差和分组字母，然后把结果输出到Excel中进行表的制作。
               <br/>
               #把重量多重比较的结果提取出来，包括的信息有处理、品均值、标准误差和分组字母。
               <br/>
               groupwt&lt;-data.frame(Treat=cmp.2$trt,Cul=substr(cmp.2$trt,2,3),Date=substr(cmp.2$trt,5,6), Meanwt=cmp.2$means,Groupwt=cmp.2$M,SEwt=cmp.2$std.err)
               <br/>
               #同样对vc含量作类似操作
               <br/>
               aov.4&lt;-aov(VitC~comtreat,data=cab)
               <br/>
               summary(aov.4)
               <br/>
               DFerror&lt;-df.residual(aov.4)
               <br/>
               MSerror&lt;-deviance(aov.4)/DFerror
               <br/>
               cmp.3&lt;-HSD.test(cab$VitC,cab$comtreat,DFerror,MSerror,group=TRUE)
               <br/>
               groupvc&lt;-data.frame(Treat=cmp.3$trt,Cul=substr(cmp.3$trt,2,3),Date=substr(cmp.3$trt,5,6),
               <br/>
               Meanvc=cmp.3$means,Groupvc=cmp.3$M,SEvc=cmp.3$std.err)
               <br/>
               #将两组数据合并到一个数据中，当然这个并非必需的，只是展示一下相应的数据操作。
               <br/>
               group&lt;-merge(groupwt,groupvc,by=c("Cul","Date"))
               <br/>
               #将结果输出到Excel中
               <br/>
               write.table(group,"clipboard",sep="\t")
               <br/>
               之后经过很容易的操作便可以得到表1的结果。
               <br/>
               表1. 品种和播种日期对重量和Vc含量的方差分析。不同字母表示在P&lt;0.05水平上显著差异; ***表示P&lt;0.001; **表示P&lt;0.01; ns表示非显著差异。
               <br/>
               ——————————————————————————
               <br/>
               品种和播种日期    重量    Vc含量
               <br/>
               kg      mg/kg
               <br/>
               ——————————————————————————–
               <br/>
               c39d16    3.18    a    50.3    cd
               <br/>
               c39d20    2.8    ab    49.4    d
               <br/>
               c39d21    2.74    ab    54.8    bcd
               <br/>
               c52d16    2.26    bc    62.5    b
               <br/>
               c52d20    3.11    ab    58.9    bc
               <br/>
               c52d21    1.47    c    71.8    a
               <br/>
               品种    ***    ***
               <br/>
               播种日期    ***    ***
               <br/>
               品种x播种日期    **    ns
               <br/>
               ———————————————————————–
               <br/>
               表格格式有所变动，将就着看。
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259793">
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月8日 上午7:47
              </span>
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               29 楼
              </a>
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-259793 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-29 user-id-46931 topic-author post-259793 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               <strong class="d4pbbc-bold">
                5.2 柱状图的制作
               </strong>
               <strong class="d4pbbc-bold">
               </strong>
               <br/>
               ##请注意，我在2009年4月9日发现了全新的作图方法，不要再浪费时间看着一部分了，请到
               <a class="d4pbbc-url" href="http://cos.name/bbs/read.php?tid=14828" rel="nofollow" target="_blank">
                http://cos.name/bbs/read.php?tid=14828
               </a>
               看最简单的，最终极的方法！
               <br/>
               R中的柱状图只能针对矩阵（matrix）对象才能进行，这点我很讨厌，很多时候都会忍不住把数据倒入excel，然后用sigmaplot去做。不过如果数据量非常大，也就值得花点时间在R中作一下。首先将前面的数据转换成矩阵格式，注意matrix(data)方程中的data需要是向量（vector）格式。这里把均值和误差值分别转换成矩阵。
               <br/>
               matwt&lt;-matrix(data=c(group$Meanwt),nrow=3,ncol=2,
               <br/>
               dimnames=list(c("D16","D20","D22"),c("CV39","CV52")),byrow=FALSE)
               <br/>
               matwtse&lt;-matrix(data=c(group$SEwt),nrow=3,ncol=2,
               <br/>
               dimnames=list(c("D16","D20","D22"),c("CV39","CV52")),byrow=FALSE)
               <br/>
               matvc&lt;-matrix(data=c(group$Meanvc),nrow=3,ncol=2,
               <br/>
               dimnames=list(c("D16","D20","D22"),c("CV39","CV52")),byrow=FALSE)
               <br/>
               matvcse&lt;-matrix(data=c(group$SEvc),nrow=3,ncol=2,
               <br/>
               dimnames=list(c("D16","D20","D22"),c("CV39","CV52")),byrow=FALSE)
              </p>
              <p>
               数据准备好之后终于可以做柱状图了，这里运用gplots这个包里面的barplot2（）这个方程，因为这个方程可以直接把误差添加上，而R默认的barplot方程不具备这种功能。下面对多图组合也进行简要介绍。
               <br/>
               #为了将多个图进行组合，往往需要在一张纸上画几个图，这些图很多时候可能共用一个x轴或者一个y轴（见图2）。对此R中有一个par()方程进行设定。这个方程中有很多参数，本文中将要重复应用的参数包括mfcol=c(a,b), 定义组合图中有a行b列共a*b个图; mai=c(a,b,c,d)和 omi=c(a,b,c,d)分别定义图的边（margin）和图的外边空间大小。这个空间所对应的图上的区域是以后图形组合的关键，强烈建议参考《R Graphics》一书第三章的解释。
              </p>
              <p>
               library(gplots) #加载需要的包
               <br/>
               par(mfcol=c(2,2),mai=c(0,0,0,0),omi=c(0.6,0.6,0.1,0.1))
               <br/>
               #定义柱状图中的误差
               <br/>
               ci.l&lt;-matwt-matwtse
               <br/>
               ci.u&lt;-matwt+matwtse
               <br/>
               #对重量做柱状图，详细的参数涵义参考： ?barplot2()，请特别注意xaxt的应用，它非常有用。
               <br/>
               barplot2(matwt,beside=TRUE,col=c("black","gray","white"),legend=rownames(matwtse),plot.ci=TRUE,ci.l=ci.l,ci.u=ci.u,ylim=c(0,5.5),xaxt="n")
               <br/>
               box()
               <br/>
               #添加显著性差异的字母组合
               <br/>
               text(x=c(1.5,2.5,3.5,5.5,6.5,7.5),y=c((group$Meanwt+group$SEwt)*1.1),group$Groupwt)
               <br/>
               #添加小图的标志
               <br/>
               legend("topleft","A",bty="n")
               <br/>
               #对vc含量进行作图
               <br/>
               ci.l&lt;-matvc-matvcse
               <br/>
               ci.u&lt;-matvc+matvcse
               <br/>
               barplot2(matvc,beside=TRUE,col=c("black","gray","white"),plot.ci=TRUE,ci.l=ci.l,ci.u=ci.u,ylim=c(0,79))
               <br/>
               box()
               <br/>
               text(x=c(1.5,2.5,3.5,5.5,6.5,7.5),y=c((group$Meanvc+group$SEvc)+3),group$Groupvc)
               <br/>
               legend("topleft","C",bty="n")
               <br/>
               #从图2可以看出，上面的这个柱状图的组合方法主要突出的是播种日期对重量和vc含量的影响。如果想强调品种之间的不同，可以通过对数据的重新组合画另外一种柱状图。
               <br/>
               #转置（transpose）前面的矩阵
               <br/>
               tmatwt&lt;-t(matwt)
               <br/>
               tmatvc&lt;-t(matvc)
               <br/>
               #做新的柱状图
               <br/>
               barplot2(tmatwt,beside=TRUE,ylim=c(0,5.5),col=c("black","gray"),legend=rownames(tmatwt),xaxt="n",yaxt="n")
               <br/>
               box()
               <br/>
               legend("topleft","B",bty="n")
               <br/>
               barplot2(tmatvc,beside=TRUE,ylim=c(0,79),col=c("black","gray"),yaxt="n")
               <br/>
               box()
               <br/>
               legend("topleft","D",bty="n")
               <br/>
               #添加x轴和y轴的标题。
               <br/>
               mtext("品种",side=1,adj=0.5,outer=TRUE,line=2,at=0.25)
               <br/>
               mtext("播种日期",side=1,adj=0.5,outer=TRUE,line=2,at=0.75)
               <br/>
               mtext("重量(kg)",side=2,at=0.75,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
               <br/>
               mtext("维他命含量(mg/kg)",side=2,at=0.25,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-259794">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2008年12月8日 上午7:47
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/12277/page/2/#post-259794">
               30 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-259794 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-12277 bbp-reply-position-30 user-id-46931 topic-author post-259794 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/46931/" rel="nofollow" title="查看zwdbordeaux的档案">
               zwdbordeaux
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               <strong class="d4pbbc-bold">
                5.3 折线图的制作
                <strong class="d4pbbc-bold">
                </strong>
               </strong>
               [/b]
               <strong class="d4pbbc-bold">
               </strong>
              </p>
              <p>
               ##请注意，我在2009年4月9日发现了全新的作图方法，不要再浪费时间看着一部分了，请到
               <a class="d4pbbc-url" href="http://cos.name/bbs/read.php?tid=14828" rel="nofollow" target="_blank">
                http://cos.name/bbs/read.php?tid=14828
               </a>
               看最简单的，最终极的方法！前面对数据作了柱状图，柱状图适用于x轴是分类数据的时候，比如本例的品种。当x轴是一系列数据的时候，比如说处理后的时间或者播种后的时间，这个时候更希望得到一种变化的趋势，所以折线图更加合适。为了显示如何做折线图，这个地方把播种日期作为数值来运用。
               <br/>
               #在group数据中添加一列播种日期，注意另外一个播种日期列的属性(mode)为factor,也就说他们会被认为是字符。
               <br/>
               group$date2&lt;-rep(c(16,20,22),2)
               <br/>
               #为了添加误差线，需要运用plotrix这个包中的plotCI这个方程，所以先加载这个包。
               <br/>
               library(plotrix)
               <br/>
               #计算重量和VC含量的变化范围，这样可以方便定义Y轴的刻度范围（ylim）
               <br/>
               ran.wt&lt;-range(cab$HeadWt)
               <br/>
               ran.vc&lt;-range(cab$VitC)
               <br/>
               #同样的对图进行组合
               <br/>
               par(mfrow=c(2,1),mai=c(0,0,0,0),omi=c(0.6,0.6,0.1,0.1))
               <br/>
               #首先把图的框架画出来
               <br/>
               plot(group$date2,group$Meanwt,type="n",ylim=ran.wt,xaxt="n")
               <br/>
               #添加品种39的结果和它们的标准误差
               <br/>
               plotCI(x=group[group$Cul=="39","date2"],y=group[group$Cul=="39","Meanwt"],liw=group[group$Cul=="39","SEwt"],uiw=group[group$Cul=="39","SEwt"],pch=2,add=TRUE)
               <br/>
               #添加连接的折线
               <br/>
               lines(x=group[group$Cul=="39","date2"],y=group[group$Cul=="39","Meanwt"],lty=1,lwd=2)
               <br/>
               #添加品种52的数据点和标准误差
               <br/>
               plotCI(x=group[group$Cul=="52","date2"],y=group[group$Cul=="52","Meanwt"],liw=group[group$Cul=="52","SEwt"],uiw=group[group$Cul=="52","SEwt"],pch=0,add=TRUE)
               <br/>
               #添加折线
               <br/>
               lines(x=group[group$Cul=="52","date2"],y=group[group$Cul=="52","Meanwt"],lty=2,lwd=2)
               <br/>
               #添加小图标志
               <br/>
               text(16,4,"A",font=2)
               <br/>
               #添加图例
               <br/>
               legend(18,4,legend=c("CV39","CV52"),lty=c(1,2),pch=c(1,0),bty="n")
               <br/>
               #对vc含量进行类似操作。读者可以与之前比较看这些命令之间改动的地方，熟悉之后其实可以复制粘铁替换就轻松搞定了。
               <br/>
               plot(group$date2,group$Meanvc,type="n",ylim=ran.vc)
               <br/>
               plotCI(x=group[group$Cul=="39","date2"],y=group[group$Cul=="39","Meanvc"],liw=group[group$Cul=="39","SEvc"],uiw=group[group$Cul=="39","SEvc"],pch=2,add=TRUE)
               <br/>
               lines(x=group[group$Cul=="39","date2"],y=group[group$Cul=="39","Meanvc"],lty=1,lwd=2)
               <br/>
               plotCI(x=group[group$Cul=="52","date2"],y=group[group$Cul=="52","Meanvc"],liw=group[group$Cul=="52","SEvc"],uiw=group[group$Cul=="52","SEvc"],pch=0,add=TRUE)
               <br/>
               lines(x=group[group$Cul=="52","date2"],y=group[group$Cul=="52","Meanvc"],lty=2,lwd=2)
               <br/>
               text(16,80,"B",font=2)
               <br/>
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               <br/>
               mtext("重量(kg)",side=2,at=0.75,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
               <br/>
               mtext("维他命含量(mg/kg)",side=2,at=0.25,adj=0.5,outer=TRUE,line=2)
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             作者
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